글로벌 네트워크 시대에는 전세계적으로 흩어져 있는 수많은 컨텐츠가 실시간으로 위한 생활의 스며들 것이며 그로 인해 많은 변화를 줄 것이다. 아울러 컨텐츠 및 다양한 모델 제공 업체들의 환경은 급속하게 변화 할 것이다. 인터넷이나 무선 인터넷으로 컨텐츠나 모델들을 적시에 활용할 수 있는 점은 기업측면에서 의사결정 프로세스를 변화시키며, 공급체인 상에서 많은 기업들이 자신들의 의사결정에 필요로 하는 정보나 모델을 짧은 시간에 탄력적으로 제공 받을 수 있어서 기업이 환경변화에 대한 높은 대응력을 갖출수 있게 한다. 이 논문은 컨텐츠와 모델을 필요로 하는 기업들에게 효과적이면서 효율적으로 제공하기 위한 메타지식의 생성 메커니즘을 제안하는 것이다. 그리고 본 논문에서 제안한 메커니즘을 통해서 실험결과를 얻었으며, 그 결과를 가지고 이 논문에서 제시한 탄력적인 컨텐츠나 모델 제공 이론이 인터넷이나 모바일 네트워크에서 요약된 모델 제공과 트래픽 감소 측면에서 매우 우수함을 보이고 있다.
유럽의 GSM에서는 시간 분할 다중 접속(TDMA) 프레임에 정보 선호와 함께 한 프레임당 페이딩 채널의 임펄스 응답 측정과 학습 구간 동안의 등화기의 빠른 수렴을 목적으로 한 16비트 길이의 프리앵블을 사용하고 있다. 이러한 전송 프리엠블과 수선기에 저장된 프리엠블에 일정 조건을 만족하는 동일한 이진 부호를 전송하여 등화기의 랩 계수(tap coefficients)를 빠르게 수렴시키고, 그 상호 상관 함수를 구함으로써 임펄스 응답을 측정한다. 본 논문에서는 기존의 의사 잡음 부호를 이용하는 방식과는 달리 0번 자리 이동(shift)일 때와 반 주기만큼의 자리 이동일 때 상관 값을 가지고, 나머지 자리 이동에서는 O값인 특정 자기 상관 함수를 가지는 이진 부호를 이용한 정확한 임펄스 응답 측정과 초기 빠른 수렴 속도를 지니는 등화기(equalizer) 구현의 수학적 접근과 기존의 의사 잡음 부호를 학습 시권스로 이용한 경우와의 수렴 속도 비교, 그리고 임펄 스 응답 측정이 논의된다.
The purpose of this study was to develop the $PM_{2.5}$ source profiles for diesel and gasoline-powered vehicles, which contained mass abundances in terms of mass fraction of $PM_{2.5}$ of chemical species. Seven diesel-powered vehicles and nine gasoline-powered vehicles were sampled from a chassis dynamometer exhaust dilution system. The species measured were water-soluble ions, elements, elemental carbon (EC), and organic carbon (OC). From this study, the large abundances of EC (54.5%), OC (26.0%), ${SO_4}^{2-}$ (1.5%), ${NO_3}^-$ (0.8%), and S (0.6%) were observed from the diesel-powered vehicle exhaust showing that carbons were dominant species. The gasoline-powered vehicle exhaust emitted large abundances of OC (38.3%), EC (4.2%), ${SO_4}^{2-}$ (3.6%), ${NH_4}^+$ (3.5%), and ${NO_3}^-$ (3.0%). The abundances of ${SO_4}^{2-}$, ${NH_4}^+$, and ${NO_3}^-$ from gasoline vehicle were greater than those of diesel vehicle. The emissions of P, S, Ca, Fe, and Zn among trace elements for the gasoline vehicle were greater than 1% of the $PM_{2.5}$ mass unlike those for the diesel vehicle. Particularly, the fraction of Zn was five times higher from the gasoline vehicle than that from the diesel vehicle. The source profiles developed in this work were intensively examined by applying chemical mass balance model.
A GPS sensor is widely used in many areas such as navigation, or air traffic control. Particularly, the car navigation system is equipped with GPS sensor for locational information. However, when a car goes through a tunnel, forest, or built-up area, GPS receiver cannot get the enough number of satellite signals. In these situations, a GPS receiver does not reliably work. A GPS error can be formulated by sum of bias error and sensor noise. The bias error is generated by the geometric arrangement of satellites and sensor noise error is generated by the corrupted signal noise of receiver. To enhance GPS sensor accuracy, these two kinds of errors have to be removed. In this research, we make the road database which includes Road Database File (RDF). RDF includes road information such as road connection, road condition, coordinates of roads, lanes, and stop lines. Among the information, we use the stop line coordinates as a feature point to correct the GPS bias error. If the relative distance and angle of a stop line from a car are detected and the detected stop line can be associated with one of the stop lines in the database, we can measure the bias error and correct the car's location. To remove the other GPS error, sensor noise, the Kalman filter algorithm is used. Additionally, using the RDF, we can get the information of the road where the car belongs. It can be used to help the GPS correction algorithm or to give useful information to users.
최근, PCS, PDA와 같은 이동기기 보급의 확산, GPS(Global Positioning System)의 활용, 유무선 네트워크의 급속한 발전 등으로 일반 사용자들조차 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 멀티미디어 데이타에 대한 활용이 증가하고 있다. 특히, 멀티미디어 데이타 중에서도 비디오 데이타는 텍스트나 이미지 데이타와는 달리 이동 객체에 대한 움직임 정보를 포함하고 있고 시간의 변화에 따라 공간의 변화를 가지는 시공간적 특성을 가진다. 객체의 공간적 위치가 시간의 흐름에 따라 계속 변하는 이동객체(Moving Object)들의 연속적인 움직임들의 모임을 궤적이라 하며, 데이타베이스에서 사용자로부터 주어진 질의 궤적과 유사한 궤적을 포함하는 데이타를 찾는 것을 유사 부분궤적 검색(Similar Sub-trajectory Retrieval)이라 한다. 그리고 이러한 유사 부분궤적 검색을 하기 위해선 사용자 질의 궤적과 주어진 유사정도(Tolerance) 내에서 유사한 데이타 궤적을 검색 할 수 있는 근사 매칭(Approximate Matching)이 가능해야 한다. 또한, 방대한 멀티미디어 데이타베이스에서 사용자가 원하는 데이타 만을 보다 빠른 시간 내에 찾을 수 있도록 기존 연구와는 다른 효과적인 검색방법이 요구된다. 이를 위해, 본 논문에서는 효과적인 검색을 위해 궤적을 그리드로 분할하여 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 그리드 기반 검색 기법을 제안한다.
전국 국도에 설치된 도로표지 위치정보는 MMS(Mobile Mapping System) 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하고 있다. MMS에 의해 정확한 도로시설물 매핑이 가능하지만 장비가 고가이고 전문적인 기술이 요구된다. 또한 대상물의 위치 정확도가 GPS 정확도에 크게 좌우된다. 도로시설물 매핑의 경우, 지상 측량이나 유인 항공기에 비해 드론의 운용 장점이 부각되는 분야이다. 특히, 지상 측량에 비해 효율적이고, 유인 항공기에 비해 저예산으로 고해상도의 영상의 획득이 가능하다. 본 연구에서는 도로표지를 대상으로 기존의 모바일 매핑 시스템에 의해 측정된 위치정보의 정확도를 GPS 지상 측량에 의해 검증하고 드론 항공사진 측량 결과와 비교분석 하였다. 드론 항공사진측량에 의한 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해 기준점 수 및 중복도에 변화에 따른 정확성을 평가해보았다. 실험 결과 도로 양 끝에 분포한 2개의 기준점으로 충분한 정확도를 얻을 수 있었으며 60%의 중복도로 도로표지의 좌표를 산출하는데 활용할 수 있었다.
Khalid, Shahzaib;Syed, Muhammad Shehram Shah;Saba, Erum;Pirzada, Nasrullah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.175-181
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2022
COVID-19 is an acute respiratory syndrome that affects the host's breathing and respiratory system. The novel disease's first case was reported in 2019 and has created a state of emergency in the whole world and declared a global pandemic within months after the first case. The disease created elements of socioeconomic crisis globally. The emergency has made it imperative for professionals to take the necessary measures to make early diagnoses of the disease. The conventional diagnosis for COVID-19 is through Polymerase Chain Reaction (PCR) testing. However, in a lot of rural societies, these tests are not available or take a lot of time to provide results. Hence, we propose a COVID-19 classification system by means of machine learning and transfer learning models. The proposed approach identifies individuals with COVID-19 and distinguishes them from those who are healthy with the help of Deep Visual Embeddings (DVE). Five state-of-the-art models: VGG-19, ResNet50, Inceptionv3, MobileNetv3, and EfficientNetB7, were used in this study along with five different pooling schemes to perform deep feature extraction. In addition, the features are normalized using standard scaling, and 4-fold cross-validation is used to validate the performance over multiple versions of the validation data. The best results of 88.86% UAR, 88.27% Specificity, 89.44% Sensitivity, 88.62% Accuracy, 89.06% Precision, and 87.52% F1-score were obtained using ResNet-50 with Average Pooling and Logistic regression with class weight as the classifier.
Kim, Byunghyun;Lee, Junhwa;Sim, Sung-Han;Cho, Soojin;Park, Byung Ho
Smart Structures and Systems
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제30권5호
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pp.521-535
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2022
Efficient management of deteriorating civil infrastructure is one of the most important research topics in many developed countries. In particular, the remote displacement measurement of bridges using linear variable differential transformers, global positioning systems, laser Doppler vibrometers, and computer vision technologies has been attempted extensively. This paper proposes a remote displacement measurement system using closed-circuit televisions (CCTVs) and a computer-vision-based method for in-situ bridge bearings having relatively large displacement due to temperature change in long term. The hardware of the system is composed of a reference target for displacement measurement, a CCTV to capture target images, a gateway to transmit images via a mobile network, and a central server to store and process transmitted images. The usage of CCTV capable of night vision capture and wireless data communication enable long-term 24-hour monitoring on wide range of bridge area. The computer vision algorithm to estimate displacement from the images involves image preprocessing for enhancing the circular features of the target, circular Hough transformation for detecting circles on the target in the whole field-of-view (FOV), and homography transformation for converting the movement of the target in the images into an actual expansion displacement. The simple target design and robust circle detection algorithm help to measure displacement using target images where the targets are far apart from each other. The proposed system is installed at the Tancheon Overpass located in Seoul, and field experiments are performed to evaluate the accuracy of circle detection and displacement measurements. The circle detection accuracy is evaluated using 28,542 images captured from 71 CCTVs installed at the testbed, and only 48 images (0.168%) fail to detect the circles on the target because of subpar imaging conditions. The accuracy of displacement measurement is evaluated using images captured for 17 days from three CCTVs; the average and root-mean-square errors are 0.10 and 0.131 mm, respectively, compared with a similar displacement measurement. The long-term operation of the system, as evaluated using 8-month data, shows high accuracy and stability of the proposed system.
전 세계적으로 지구 온난화 및 에너지 비용 상승으로 인해서 에너지 절감에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 단조 공장들은 에너지를 많이 사용하기 때문에 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 진입을 위한 한 가지 해결책으로 IoT 기반으로 각 설비의 에너지 사용량을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 생산 공장에서 사용하는 기존 기업자원관리시스템과 생산실행시스템과의 연동으로 작업일지 입력/관리, 설비/에너지 관리, 실시간 에너지 모니터링, 이력 검색, 데이터 분석 등으로 구성된다. 중심이 되는 실시간 에너지 모니터링 프로세스는 각 설비별로 기존 설치되어 있는 가스계량기와 전력계에 IoT 디바이스를 연결시켜 데이터를 실시간으로 수집한다. 그리고 수집된 에너지 사용량을 웹 또는 모바일에서 실시간으로 화면에 표출한다. 본 시스템의 장점은 생산 공정 단계에서 설비별 도시가스 및 전력 에너지 사용량의 변화, 사용요금, 에너지 환산, 온실가스 등의 정보를 웹 기반에서 실시간으로 파악할 수 있다는 것이다. 향후, 빅 데이터 기반에서 에너지 사용량을 수집하여 생산 공정별로 에너지 사용량을 분석함으로써 제품 생산 소요시간을 최소화할 수 있는 에너지 절감 방안 수립에 사용될 수 있다. 또한, 모바일 작업일지시스템과 생산 공정 최적화 모델과 융합하면 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방안이 마련될 수 있다.
최근 들어 보행자 내비게이션을 위한 3차원 공간데이터의 요구가 급증하고 있다. 보행자 내비게이션에 있어서, 3차원 모델은 일반인의 시각에서 구체적으로 표현되어야 할 필요가 있다. 보행자 내비게이션을 위한 공간을 상세하게 구현하기 위해서는 실외 환경뿐만 아니라 지하쇼핑센터와 같은 실내 환경에서도 적용될 수 있는 3차원 모델을 개발하는 것이 필수적이다. 그러나 GPS 없이 모바일 맵핑만으로 3차원 데이터를 효율적으로 취득하기란 대단히 어렵다. 본 연구에서는 3차원 형상을 레이저 스캐너로 측정하고, 표면 텍스쳐는 CCD 센서로 취득하였으며, 계속적으로 변화하는 센서의 위치와 높이는 IMU를 통해 측정하였다. 또한 IMU의 위치데이터는 GPS의 위치보정 없이 CCD 이미지의 상대 표정을 통해 수정하였다. 연구결과로써, 디지털 카메라 및 레이저 스캐너와 IMU와의 통합을 통해 실내 환경에서 신뢰성 높고, 빠르며, 간편하게 3차원 공간 데이터를 취득할 수 있는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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